연속 요인은 혼합 요인처럼 처리되어야 합니다.반응 곡률을 평가하기 위해 연속형으로 처리하고 싶은 요인이 있지만 "전체"를 혼합 설정과 유사하게 100%로 제한해야 합니다.
혼합물에 대한 선형 제약 조건은 내가 알 수 있는 한 같음으로 제한하는 것을 허용하지 않으며 오히려 그보다 작거나 크거나 같을 수도 있습니다.
이 문제를 해결하는 방법에 대해 생각하십니까?
고급 통계 모델링실험 설계대량 맞춤화Re: 연속 요소는 혼합 요소처럼 취급해야 합니다.감사합니다!
Re: 연속 요소는 혼합 요소처럼 취급해야 합니다.솔직히, 교차 곱 항(이전에 논의한 대로 결합된 상호 작용 및 2차 항)을 제외하고는 이러한 검정력 수치를 신뢰하지 않을 것입니다. 여기에는 몇 가지 이유가 있습니다. 첫째, 혼합물은 자연적으로 상관관계가 있어 항상 전력을 낮춥니다. 당신이 그것에 대해 할 수있는 일은 없습니다. 둘째, 혼합물 주효과에 대한 모수 추정치에도 데이터의 전체 평균이 포함되기 때문에 검정력 계산이 정확하지 않다고 생각합니다. 따라서 해당 매개변수 추정치를 0(수행되는 기존 테스트)과 비교하는 것은 의미가 없습니다. 셋째, 주효과가 유의하지 않은 경우에는 어떻게 합니까? 그게 무슨 뜻이야? 요소가 영향을 미치지 않는다는 의미는 아닙니다. 결국 다른 모든 요인을 변경하면 "중요하지 않은" 요인을 변경해야 합니다. 모든 요소를 함께 고려해야 합니다.
이러한 이유로(아마도 더 많을 수도 있음) 혼합 모델은 모두 예측에 관한 것입니다. 전통적인 회귀 모델처럼 인과관계 결론을 도출할 수는 없습니다. 상관 관계 구조는 모델을 다른 방식으로 보도록 합니다.
Re: 연속 요소는 혼합 요소처럼 취급해야 합니다.실제로 한 가지 더 질문하겠습니다.이 방법을 사용하면 혼합 기능이 내 매개 변수에 잘 맞지만. 내 RMSE를 .2로 낮춰도 예측 통계력은 0.2를 넘지 않습니다(참고로 0.3~0.4 예상)
사실 이 이드가 믹스 기능을 사용하는 걸 보니 저전력이라 긴장이 됩니다.이것에 대해 어떤 생각이 있습니까?
Re: 연속 요소는 혼합 요소처럼 취급해야 합니다.물론.고마워요, 그냥 섞어서 진행하는 게 나쁠 것 같아요, 감사합니다!
Re: 연속 요소는 혼합 요소처럼 취급해야 합니다.혼합물은 실제로 2차 효과를 허용합니다. 그들은 다르게 보이지만 거기에 있습니다.
상호 작용처럼 보이는 모든 이진 혼합 용어는 실제로 2차 효과입니다.
다음은 간단한 예입니다.
X1*X2 및 X1*X3은 중요한 "상호 작용"입니다. 그것들은 실제로 Prediction Profiler의 곡선에 의해 입증되는 2차 항입니다.
혼합 제약 조건으로 인해 Scheffe 혼합 모델이 다시 매개변수화되는 방식을 이해해야 하는 이유를 이해합니다. X1*X1은 3성분 블렌드의 경우 X1*(1-X2-X3)으로 다시 작성됩니다. 그 결과 X1, X1*X2 및 X1*X3에 대한 "추가 용어"가 생성됩니다.
그렇다면 혼합물을 혼합물로 취급하지 않는 이유는 무엇입니까?
Re: 연속 요소는 혼합 요소처럼 취급해야 합니다.그건 좋은 질문이야.
곡선 응답이 예상되는 만큼의 혼합이 아니며 혼합 기능이 2차 상호 작용을 허용하지 않기 때문에 불행히도 내 요구에 맞지 않습니다.
문제는 재조합 단백질 제품을 생산하기 위한 최적의 플라스미드 DNA 비율을 결정하는 것입니다.DNA의 총량이 설정되고 플라스미드의 양이 총 100%가 되도록 추가해야 합니다.문제의 플라스미드 3개.
Re: 연속 요소는 혼합 요소처럼 취급해야 합니다.조금 더 자세한 설명이 필요하다고 생각합니다. 모든 요인은 무엇입니까? 이것보다 더 많은 것이 있어야합니다. 당신은 이것이 혼합에 대한 "친족"이라고 말하지만 혼합 상황이 아닌 이유는 무엇입니까?
